ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Sdcreader

โดย SemanticDataCharterรุ่น 4.4.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.SemanticDataCharter/sdcreader

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Read published Semantic Data Charter models: catalog search, record structure, codes, pinned schema.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "sdcreader": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcreader"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add sdcreader -- uvx sdcreader

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "sdcreader": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcreader"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "sdcreader": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sdcreader"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SemanticDataCharter ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7226 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 75% ของอีก 7226 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7226 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Sdcreader ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (4.4.1) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

sdcreader

Read a published Semantic Data Charter model's package for projection into other standards.

A projection describes a model's governed data records in another standard's terms: CDIF, DCAT-US 3.0, DCAT-AP 3.0.1, HealthDCAT-AP, and whatever comes next. What every projection describes is the same evidence, the model's package, and reads it into the same shape. sdcreader is that evidence and that shape, once, with nothing about any projection in it. The four projection writers (sdc_cdif, sdc_dcat3_us, sdc_dcat3_ap, sdc_healthdcat_ap) carried it as identical copies until this package.

pip install sdcreader            # the reader, with HTTP for fetching from the public catalog (since 4.1.0 no extra is needed)
from sdcreader import fetch_package, load_package, read_model

pkg = load_package("samples/nhanes-participant") # a package on disk pkg = fetch_package("xy8upneajsb8vdcmnve01g6g", save_to="pkg/") # or from SDCStudio's public catalog, no account model = read_model(pkg)

pkg.schema_url_pinned # https://sdcstudio.axius-sdc.com/dmlib/dm-xy8u...xsd?sha256=0df4... the exact bytes the records are validated against model.title, model.leaves # 'NHANES Participant', 153 leaves in document order, each with its path of clusters model.codes[ct_id] # the enumerated values of a component with the IRI, definition and code the schema annotates them with model.dc("publisher") # what the modeler wrote, None where SDCStudio's default sits

What a package is

SDCStudio generates a package for every published model and serves it publicly for models in public projects:

GET /api/v1/catalog/dm/ /the catalog record: title, description, project, the artifact list (catalog.json)
GET /api/v1/catalog/dm/ / /a storage pointer, {"download_url": ..., "filename": ..., "storage": "gcs"}, for jsonld, xsd and the rest; the reader follows it
dm- .jsonldthe model and its components: type, label, description, cardinality, constraints (enumerations, units, ranges, patterns), semantic links (dcterms:identifier the library slot, dcterms:source, dcterms:publisher, skos:exactMatch, rdfs:seeAlso, prov:wasRevisionOf), contains
GET /dmlib/dm- .xsdthe schema bytes: the Dublin Core header for the model, and for each enumerated value its definition and the code it is defined by (dm- .xsd)
GET /dmlib/dm- .versions.jsonevery published version of the schema by SHA-256, with the current one (versions.json)

A package directory holds those four files. The reader refuses a directory without the JSON-LD and the schema, a JSON-LD whose identifier is not the directory's model, and a schema whose bytes are not the published current version: a projection cites the schema by URL and SHA-256, so the bytes have to be the ones that URL serves.

Two gaps in the package are on SDCStudio's issue tracker: the JSON-LD metadata drops fields the schema header carries (#748), and the header omits dc:source (#749). The reader takes the model's Dublin Core from the header, which is complete.

What the reader gives

  • `ModelPackage`: the four files, the SHA-256, the schema URL and its pinned form (?sha256=), the public catalog URL, and check().
  • `Model`: title, description, root (the governed record's cluster), components by identifier, leaves in document order (each a Leaf with its component, its path of clusters and a slug of that path, unique in the record), codes (the enumerated values per component as Code: value, IRI, definition, the code it is defined by), metadata (the JSON-LD's) and header (the schema's Dublin Core).
  • `Model.dc(name)`: what the modeler wrote, the header first and the JSON-LD second, with SDCStudio's field defaults as unset: "Universal" for coverage, "None" for relation, "SDC Data Model (DM)" for type, blanks. A projection never publishes a default as a fact. contributors, subjects (the semicolon list), rights_url and rights_statement derive from it.
  • `Component`: sdc_type, label, description, data_type, constraints, links by predicate (link(p) for the first), contains, iri.
  • Constants: the leaf, numeric and quantified types; the predicate IRIs IDENTIFIER, SOURCE, PUBLISHER, EXACT, CLOSE, SEE_ALSO, HAS_UNIT; DC_DEFAULTS.

Reading a record (4.3.0)

read_record(source, model) reads a Governed Data Record, the XML instance, and joins each value to the component that defines it. source is the record's bytes, its text or a path; a record of another model is refused (RecordError), as is anything that is not an sdc4:dm- record.

  • `Record`: attributes (instance_id, instance_version, creation_timestamp, current-state, ...), values in document order, and exceptional, the values that carry an Exceptional Value.
  • `RecordValue`: the component, its path of clusters (root first), instances parallel to the path (which occurrence each cluster is among the same cluster's repeats under the same parent; instance_key pairs them with the clusters' identifiers, one key per cluster instance), an occurrence index for a component repeated within its cluster instance, its position, its elements as the record holds them (a quantity's units nested: {"xdquantity-value": "1", "xdquantity-units": {"label": "Trade Units", "xdstring-value": "EA"}}), and its context (act, vtb, vte, tr, modified, latitude, longitude).
  • `ExceptionalValue`: the ISO 21090 null flavor (code, name) and its origin: source when it stands in place of the value, recovery when sdcvalidator's recovery inserted it beside a value that failed its constraint. For recovery, RecordValue.rejected is that value, kept so a person can see it.

Cluster members sit inside adapter elements that are not components of the model; the reader passes through them. It does not type, validate or interpret values: that is the caller's work (a mapper, an exporter, a checker).

MCP server

sdcreader is also an MCP server, registered as io.github.SemanticDataCharter/sdcreader, so an assistant can read a published model the way sdcvalidator, sdcgovernance and sdcreceipt let it validate, govern and settle a record. stdio, no SDK, no account, read-only.

uvx sdcreader                    # or: sdcreader-mcp, or python -m sdcreader.mcp_server

uvx sdcreader --host https://your-sdcstudio.example # a sovereign SDCStudio's public catalog

ToolDoes
find_modelssearch the public catalog by text, or list a public project's models by name
describe_modelone model: title, project, root record, leaf and component counts by type, Dublin Core with SDCStudio's defaults as null, the schema URL pinned to its SHA-256
list_leavesthe leaves in document order with path, type, constraints, code count and identity links, paged
list_codesone component's enumerated values with IRI, definition and code system
check_packagethe reader's integrity check on a package directory
read_recorda Governed Data Record on disk read against its model: attributes, then each value with its component, path, elements, context and Exceptional Value, paged; the model is the one the record names unless a source is given

Each model tool takes a ct_id (fetched from the host the server was started with) or a package directory on disk. No tool takes a URL: the host is fixed at start, so a caller cannot point the server elsewhere. Every tool calls the same functions as the library; the two interfaces describe one model the same way.

Tests

pip install -e ".[dev]"

python -m pytest tests -q # includes one fetch against production python -m pytest tests -q -m "not network" # offline, as CI runs it

The fixture is the NHANES Participant package of the FAIR Data Demo, the record every projection is proven on.

Versioning

The leading 4 is the SDC4 reference model, as with every Semantic Data Charter package. An addition to what the reader exposes is a minor version, a fix a patch; the major changes only when the reference model does.

License

Apache-2.0 (see LICENSE, NOTICE).

ถาม PopNx